Што такое алгарытм Gradient Boosting?
Навучальныя мадэлі ў галіне штучнага інтэлекту, у прыватнасці ў кантэксце Google Cloud Machine Learning, прадугледжваюць выкарыстанне розных алгарытмаў для аптымізацыі працэсу навучання і павышэння дакладнасці прагнозаў. Адным з такіх алгарытмаў з'яўляецца алгарытм Gradient Boosting. Павышэнне градыенту - гэта магутны ансамблевы метад навучання, які аб'ядноўвае некалькі слабых навучэнцаў, напрыклад
Якія недахопы выкарыстання рэжыму Eager замест звычайнага TensorFlow з адключаным рэжымам Eager?
Рэжым Eager у TensorFlow - гэта інтэрфейс праграмавання, які дазваляе неадкладна выконваць аперацыі, палягчаючы адладку і разуменне кода. Аднак ёсць некалькі недахопаў выкарыстання рэжыму Eager у параўнанні са звычайным TensorFlow з адключаным рэжымам Eager. У гэтым адказе мы падрабязна вывучым гэтыя недахопы. Адзін з асноўных
У чым перавага выкарыстання мадэлі Keras, а затым пераўтварэння яе ў ацэншчык TensorFlow, а не простага выкарыстання TensorFlow?
Калі справа даходзіць да распрацоўкі мадэляў машыннага навучання, і Keras, і TensorFlow з'яўляюцца папулярнымі фрэймворкамі, якія прапануюць шэраг функцый і магчымасцей. У той час як TensorFlow з'яўляецца магутнай і гнуткай бібліятэкай для стварэння і навучання мадэляў глыбокага навучання, Keras забяспечвае API больш высокага ўзроўню, які спрашчае працэс стварэння нейронавых сетак. У некаторых выпадках гэта
Якая функцыя выкарыстоўваецца для стварэння прагнозаў з выкарыстаннем мадэлі ў BigQuery ML?
Функцыя, якая выкарыстоўваецца для стварэння прагнозаў з выкарыстаннем мадэлі ў BigQuery ML, называецца `ML.PREDICT`. BigQuery ML - гэта магутны інструмент ад Google Cloud Platform, які дазваляе карыстальнікам ствараць і разгортваць мадэлі машыннага навучання з выкарыстаннем стандартнага SQL. З дапамогай функцыі `ML.PREDICT` карыстальнікі могуць прымяняць свае падрыхтаваныя мадэлі да новых даных і ствараць прагнозы.
Як можна праверыць статыстыку навучання мадэлі ў BigQuery ML?
Каб праверыць статыстыку навучання мадэлі ў BigQuery ML, вы можаце выкарыстоўваць убудаваныя функцыі і віды, якія прадстаўляюцца платформай. BigQuery ML - гэта магутны інструмент, які дазваляе карыстальнікам выконваць задачы машыннага навучання з дапамогай стандартнага SQL, што робіць яго даступным і зручным для аналітыкаў дадзеных і навукоўцаў. Пасля таго, як вы навучылі a
Якая мэта інструкцыі create model у BigQuery ML?
Мэтай аператара CREATE MODEL у BigQuery ML з'яўляецца стварэнне мадэлі машыннага навучання з выкарыстаннем стандартнага SQL на платформе BigQuery Google Cloud. Гэта сцвярджэнне дазваляе карыстальнікам навучаць і разгортваць мадэлі машыннага навучання без неабходнасці складанага кадавання або выкарыстання знешніх інструментаў. Пры выкарыстанні аператара CREATE MODEL карыстальнікі
Як атрымаць доступ да BigQuery ML?
Каб атрымаць доступ да BigQuery ML, вам трэба выканаць шэраг этапаў, якія ўключаюць наладжванне вашага праекта Google Cloud, уключэнне неабходных API, стварэнне набору даных BigQuery і, нарэшце, выкананне SQL-запытаў для навучання і ацэнкі мадэляў машыннага навучання. Спачатку вам трэба стварыць праект Google Cloud або выкарыстоўваць існуючы. гэта
Якія тры тыпу мадэляў машыннага навучання падтрымлівае BigQuery ML?
BigQuery ML - гэта магутны інструмент, прапанаваны Google Cloud, які дазваляе карыстальнікам ствараць і разгортваць мадэлі машыннага навучання з выкарыстаннем стандартнага SQL у BigQuery. Гэта забяспечвае бясшвоўную інтэграцыю магчымасцей машыннага навучання ў асяроддзе BigQuery, пазбаўляючы ад неабходнасці перамяшчэння даных або складанай папярэдняй апрацоўкі даных. Пры працы з BigQuery ML ёсць
Як Kubeflow дазваляе лёгка абменьвацца і разгортваць падрыхтаваныя мадэлі?
Kubeflow, платформа з адкрытым зыходным кодам, спрыяе плаўнаму абмену і разгортванню падрыхтаваных мадэляў, выкарыстоўваючы магчымасці Kubernetes для кіравання кантэйнернымі праграмамі. З Kubeflow карыстальнікі могуць лёгка спакаваць свае мадэлі машыннага навучання (ML) разам з неабходнымі залежнасцямі ў кантэйнеры. Затым гэтыя кантэйнеры можна абагульваць і разгортваць у розных асяроддзях, што робіць гэта зручным
Якія перавагі ўсталявання Kubeflow на Google Kubernetes Engine (GKE)?
Устаноўка Kubeflow на Google Kubernetes Engine (GKE) прапануе мноства пераваг у галіне машыннага навучання. Kubeflow - гэта платформа з адкрытым зыходным кодам, створаная на аснове Kubernetes, якая забяспечвае маштабаванае і партатыўнае асяроддзе для выканання працоўных нагрузак машыннага навучання. GKE, з іншага боку, з'яўляецца кіраваным сэрвісам Kubernetes ад Google Cloud, які спрашчае разгортванне